Machine learning na experiência do cliente: entenda essa essa relação
Machine learning (ML) é um processo que tem como base a ideia de que sistemas podem aprender com dados, reconhecendo padrões e tomando decisões, sendo necessário o mínimo possível de intervenções.
O que soa como algo extremamente corporativo está presente diariamente em nossa rotina: seja através de anúncios sobre produtos que acabamos de pesquisar ou até mesmo sugestões de filmes e músicas semelhantes ao que consumimos nos serviços de streaming.
E é justamente nesse ponto onde conseguimos entender melhor o que é machine learning, na experiência do cliente. Acompanhe a nossa leitura.
Como o machine learning vem melhorando a experiência do cliente?
A experiência do cliente é um dos pilares de toda corporação que se preocupa com suas vendas e busca crescimento. Segundo o relatório CX Trends Report, realizado em 2020, pela Zendesk, 75% dos clientes se dispõem a gastar mais com empresas que oferecem boa experiência ao cliente.
Quem pensa que a experiência do cliente começa na compra e termina com o produto, está totalmente enganado. Hoje em dia, o comportamento do consumidor não se resume apenas nisso. Todo o trajeto, tratamento recebido, as possibilidades e a segurança que a empresa passa, são fatores decisivos na hora de fechar ou não um negócio. Fatores que são ainda mais acentuados quando se trata de compras pela internet.
E já que entender o comportamento do consumidor é uma necessidade, nada mais útil do que a inteligência artificial (IA) para melhorar a experiência do cliente.
Uma estimativa da McKinsey aponta que os investimentos em torno do machine learning atinjam US$ 96,7 bilhões até 2025 e a adoção da inteligência artificial pelas empresas, tecnologia diretamente ligada ao ML, aumentou 6% no ano passado em relação a 2020.
Entenda como o machine learning revoluciona a relação entre empresa e cliente
O machine learning funciona como mágica na experiência do cliente. As ferramentas de UX são responsáveis por mapear um trajeto que torna o processo de compra natural, intuitivo e até prazeroso. E as vantagens voltam como uma via de mão dupla:
- Obtenção de dados precisos do consumidor:
Os algoritmos de machine learning, quando aliados aos dados do consumidor, são capazes de proporcionar o que há de melhor no quesito user experience (experiência do usuário, em inglês), já que, além de proporcionar insights sobre o seu comportamento e preferências, o algoritmo se adequa seus padrões de atendimento, acompanhando as mudanças nos hábitos de consumo.
- Identificação de oportunidades
Totalmente atrelado aos hábitos de consumo do cliente, o machine learning também fornece informações essenciais, como o nível de satisfação do público e períodos adequados para o envio de promoções.
Tais dados são necessários para a realização de estratégias, como a análise SWOT, responsável por identificar ameaças, oportunidades, pontos fortes e fraquezas.
- Auxílio no suporte
Algo que frustra mais um cliente do que não estar satisfeito com o produto ou não ter recebido o produto corretamente, é um suporte pouco intuitivo, em que só um contato com atendente resolve o seu problema.
De acordo com dados da pesquisa norte-americana Aspect Consumer Experience Index Research, realizada em 2016, 71% dos consumidores desejariam ter autonomia para solucionar seus problemas sozinhos, sem intervenção humana.
Aqui o chatbot, com possibilidade de abordagem 24/7, integração de canais e padronização no atendimento, é uma das possibilidades mais agradáveis aos olhos desse novo cliente omnichannel — segundo a mesma pesquisa, 44% dizem preferir os bots no SAC/vendas.
Desafios do machine learning na experiência do cliente
A implementação dos serviços de machine learning é, sem dúvida, algo essencial para a satisfação do cliente e o sucesso da empresa. Entretanto, não é uma tarefa que pode ser realizada por qualquer um. É preciso contratar cientistas de dados capacitados e desenvolver uma base de dados efetiva e que traga padrões de busca precisos.
E o machine learning é apenas um dos diversos temas que você encontra em nosso blog.
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